本文選題：中小企業(yè)　切入點(diǎn)：職業(yè)健康管理　出處：《工業(yè)安全與環(huán)保》2015年10期

【摘要】：中小企業(yè)在中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用,同時(shí),因中小企業(yè)自身的特點(diǎn),其也成為職業(yè)病的重災(zāi)區(qū)。問卷調(diào)查法是一種結(jié)構(gòu)化的調(diào)查方法,便于數(shù)據(jù)的收集和統(tǒng)計(jì)。本文通過問卷收集了68家位于湖北省內(nèi)的中小企業(yè)職業(yè)健康相關(guān)數(shù)據(jù),采用聚類分析法,選用數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine 12.0,采用KMeans算法,對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析,將已有68家企業(yè)依照職業(yè)健康管理狀況優(yōu)劣劃分為4種類型,并總結(jié)各自特點(diǎn),并將最優(yōu)與最差兩種類型企業(yè)進(jìn)行了對(duì)比分析。
[Abstract]:Small and medium-sized enterprises play a vital role in the economic development of China. At the same time, because of their own characteristics, small and medium-sized enterprises have also become the most seriously affected areas of occupational diseases. In this paper, 68 small and medium-sized enterprises located in Hubei Province were collected occupational health-related data by questionnaire, cluster analysis method, data mining tool Clementine 12.0, KMeans algorithm, data mining tool, data mining tool, data mining tool, data mining tool, data mining tool, data mining tool Clementine 12.0, KMeans algorithm, Based on the cluster analysis of collected data, 68 enterprises are divided into 4 types according to the status of occupational health management, and their characteristics are summarized, and the best and worst two types of enterprises are compared and analyzed.
【作者單位】： 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)信息與安全工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：R132

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1654882